2019 Fiscal Year Annual Research Report
Brain responses to two types of moved experiences
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17K18424
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| Research Institution | National Institute of Information and Communications Technology |
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Principal Investigator |
森 数馬 国立研究開発法人情報通信研究機構, 脳情報通信融合研究センター脳情報工学研究室, 研究員 (70754696)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 情動 / 感動 / 芸術 / 音楽 / 機械学習 / 深層学習 / 脳 / fMRI |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、鳥肌感と涙感という二種類の感動体験について脳活動を解明するとともに音楽の特徴量を解析することを目的として実施した。平成29年度に実施したfMRI装置を用いた脳機能計測実験から、鳥肌感と涙感がそれぞれ尾状核と側坐核の活動と関連していることが示唆された。これらの脳領域は報酬に関わるとされることから、人の持つ鳥肌と涙という感動が異なる報酬をもたらす可能性があると考えられる。平成30年度に行った実験についてfMRIデータ解析を進めており、自律神経活動の変化を伴って報告される鳥肌感と涙感が喚起する脳活動をより明確に示すことを計画している。さらに、令和元年度は、音楽情報処理の手法を用いて、深層学習を用いた音楽特徴量による感動反応の予測を行なった。生理心理実験によって得た感動の鳥肌感と涙感の心理反応およびランダムサンプリングによって抽出した中性反応を心理ラベルとして設定した。心理ラベルの前後10秒の音楽の波形について、時間ー周波数解析を行うことでメルスペクトログラムを算出した。この音響特徴量に関して深層学習の代表的な手法である畳み込みニューラルネットワークを行うことで、３つの主観反応の分類・予測を行った。その結果、複数の機械学習手法と比較して、深層学習で最も良好な予測を行えることが示され、鳥肌感や涙感を喚起させやすい楽曲の選出プロトコルを作成することができた。これらの研究成果から、本研究は感動体験の神経基盤に関する学術的知見を示すとともに、感動研究の実社会応用に関する示唆を得た。なお、データはパスワードのあるパソコンに保存し、研究代表者以外が見ることができないようにして個人情報を保護している。研究内容を発表する際には、個人が特定できないよう匿名化したデータを使用することで参加者のプライバシーを保護する。
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